Self-calibration of the initial pose of an underactuated cable-driven parallel robot

Coccia, Valerio (2024) Self-calibration of the initial pose of an underactuated cable-driven parallel robot. [Laurea magistrale], Università di Bologna, Corso di Studio in Ingegneria meccanica [LM-DM270], Documento full-text non disponibile
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Abstract

I robot a cavi sottoattuati offrono una grande flessibilità e riconfigurabilità utilizzando meno cavi rispetto a quanto richiesto per controllare i gradi di libertà dell'organo terminale. Ciò consente alla piattaforma del robot di mantenere una certa libertà di movimento anche quando gli attuatori sono bloccati. Una delle problematiche principali è stabilire con precisione la posizione iniziale del robot all'avvio, un'informazione fondamentale per tutte le operazioni successive. Questa tesi presenta una procedura di auto-calibrazione per determinare la posizione iniziale di un generico robot a cavi sottoattuato. La procedura si basa su misurazioni della lunghezza dei cavi, dell'orientamento delle pulegge e sui dati provenienti da un inclinometro e da sensori di forza. La determinazione della posizione iniziale viene formulata come un'ottimizzazione non lineare applicata alla cinematica inversa. Facendo variare le tensioni, una forzante sinusoidale viene applicata a ciascun cavo, le cui fasi sono ottimizzate per consentire alla piattaforma di oscillare alla sua frequenza naturale ed eccitare in modo ottimale le variabili da stimare. Il metodo consente una procedura di auto-calibrazione completamente automatizzata, senza richiedere alcun intervento manuale. L'efficacia di questa procedura è stata dimostrata attraverso simulazioni su un robot a 4 cavi spaziale.

Abstract
Tipologia del documento
Tesi di laurea (Laurea magistrale)
Autore della tesi
Coccia, Valerio
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Indirizzo
CURRICULUM MECCANICA DELL’AUTOMAZIONE E ROBOTICA
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Underactuated Cable-Driven Parallel Robots,Self-Calibration,Natural Frequencies,Nonlinear Optimization Problem
Data di discussione della Tesi
20 Marzo 2024
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